Agent Anomaly Detection は、自律型 Enterprise AI エージェント専用に設計された、動的で推論ベースの監視および監査レイヤを提供します。静的コードの脆弱性をスキャンしたり、境界でネットワーク トラフィックを検査したりするだけの従来のアプリケーション セキュリティ ツールとは異なり、エージェント異常検出は、組み込みの検出機能を使用して、エージェントのライブ推論トレース、ツール インタラクション、実行フローを評価し、不審な意図、ポリシー違反、動作異常を検出します。
Agent Anomaly Detection の中核は、エージェント セッション アクティビティを非同期で分析する多層異常分析フレームワークです。このサービスは、OpenTelemetry のログと実行トレースを取り込むことで、Agentic Workflows に実行レイテンシを導入することなく、エージェントが意図した境界外で動作しているかどうかを判断します。
主なメリット
Agent Anomaly Detection には次の機能が含まれています。
| 特典または機能 | 説明 |
|---|---|
| 非同期の準リアルタイム セキュリティ | テレメトリー（ログとトレース）は帯域外で処理されるため、エージェントの応答時間が短縮されます。多層分析モデルにより、準リアルタイムの評価で費用対効果を維持できます。 |
| 推論ベースの意図分析 | 異常分析では、フラグが付けられたトレースを推論して、複雑なビジネス ロジックと不正なアクションを区別します。 |
| 包括的な脅威検出 | OWASP Top 10 for Agentic Security Threats に記載されている脅威パターン（ツールの不正使用、権限の不正使用、エージェントの連鎖的な障害、不正な動作、リソースの枯渇など）をキャプチャするデフォルトの検出機能を使用して、エージェント固有のセキュリティ リスクをすぐに監査します。 |
| Security Command Center との統合 | 異常の検出結果は、セキュリティの一元管理、検索、インシデント追跡のために Security Command Center に直接表示されます。Security Command Center の詳細については、Security Command Center の概要をご覧ください。注: この統合には、Security Command Center でサポートされているティア（スタンダード、プレミアム、エンタープライズ）のいずれかが必要です。 |
| Cloud Monitoring とのインテグレーション | 検出指標とカバレッジ指標は Cloud Monitoring に書き込まれます。Cloud Monitoring では、これらの指標をグラフ化したり、ダッシュボードに追加したり、アラート ポリシーで使用したりできます。詳細については、Cloud Monitoring で異常指標をモニタリングするをご覧ください。 |
最新情報
2026 年 10 月 22 日に、Agent Anomaly Detection プレビュー機能に次の機能が追加されました。
- Google Kubernetes Engine での ADK のサポート: Agent Development Kit（ADK）（バージョン 2.1.0 以降）で構築され、GKE クラスタ（
GKE_WORKLOAD）にデプロイされたエージェントをモニタリングします。 - Cloud Run のサポート: Cloud Run サービス（
CLOUD_RUN_SERVICE）としてデプロイされたエージェントをモニタリングします。OpenTelemetry トレースを Cloud Trace に、ログを Cloud Logging にエクスポートすると、Cloud Run サービスが自動的に検出され、[設定] ページに一覧表示されます。ここで、Agent Anomaly Detection を有効にできます。
多層検出システム
評価の対象範囲と費用のバランスを取るため、Agent Anomaly Detection では、エージェント ログを分析して異常なセッションを特定して報告する多層検出システムを使用します。
- レイヤ 1（軽量 ML 検出機能）: 高速な統計モデルと軽量な機械学習モデルが、初期の外れ値とダウンストリームのテレメトリー トレンドを特定し、ベースライン トラフィックをダウンサンプリングします。
- レイヤ 2（異常分析）: 異常分析では、フラグが設定されたセッションを非同期で評価し、脅威の判定と自然言語による説明の推論を行います。
- レイヤ 3（呼び出しレベルの分析）: 会話トレース内の個々のツールの実行、実行状態、パラメータ履歴の詳細な分析を行います。
対象
Agent Anomaly Detection は、次の条件を満たすエージェントで使用できます。条件を満たすエージェントは、Agent Anomaly Detection（サービスはエージェントの存在を認識しますが、エージェントのログでは何も実行されず、費用は発生しません）によってモニタリング対象エージェントとして自動的に認識されます。アクティブな異常分析をログとトレースで実行するには、Agent Anomaly Detection のモニタリング対象エージェントを明示的に有効にする必要があります。
- 互換性のあるランタイム: Agent Runtime（Reasoning Engine）、Cloud Run（
CLOUD_RUN_SERVICE）、または Google Kubernetes Engine（GKE_WORKLOAD）にデプロイされます。 - ADK バージョン: ADK for Python バージョン 2.1.0 以降を使用してビルドされています。
- ロギング バケットとオブザーバビリティ バケット: 両方のバケットが、Agent Anomaly Detection のスコープ（米国や EU のマルチリージョンなど）と同じロケーションに存在する必要があります。米国のマルチリージョンのスコープの場合、
globalロケーション（デフォルトの_Defaultロギング バケットなど）に配置することもできます。EU マルチリージョンのスコープの場合は、euロケーションのロギング バケットを使用します。 - テレメトリーのキャプチャ: OpenTelemetry のトレースとロギングは、ADK を使用して有効にします。
- メタデータのキャプチャ: 未加工のテレメトリーは、プロンプト入力とレスポンス出力の内容をキャプチャするように構成されています。
- アクティブ トレース: ADK 構成で
enable_tracingフラグがfalseに明示的に設定されていません。 - 権限とアクセス: リージョン スキャナのサービス アカウントには、アクティブなログとオブザーバビリティ バケットに対する十分な読み取り権限があります。ログバケットでログ分析とオブザーバビリティ分析が有効になっている必要があります。
- アクティブなデータフロー: エージェントにはアクティブなデータが必要です。システムは、テレメトリー データがないエージェントの構成を検証したり、エージェントを登録したりできません。
これらの条件を満たさないエージェントは、エージェント異常検出で検出されず、有効にするモニタリング対象エージェントのリストに表示されません。
脅威のカテゴリ
Agent Anomaly Detection は、エージェントのアクティビティを継続的にモニタリングし、エージェント セキュリティ フレームワークに沿った主要なカテゴリ全体でリスクにフラグを立てます。
- ツールの不正使用（OWASP ASI02）: 危険なツール チェーン、パラメータ操作、間接的なプロンプト インジェクションなど、安全でない方法や意図しない方法でツールが使用されていることを検出します。
- ID 権限の不正使用（OWASP ASI03）: 動的な信頼委任、ペルソナの偽造、メモリのエスカレーション、混乱した代理人の脆弱性による不正なアクションを特定します。
- Agentic cascading failures（OWASP ASI08）: Agentic Workflows 全体で、障害の伝播、無限実行ループ、振動する再試行、フィードバック ループの増幅をモニタリングします。
- 不正なエージェント（OWASP ASI10）: エージェントが宣言されたロールを放棄したり、安全ガードレールをバイパスしたり、割り当てられたシステム指示から逸脱したりした場合にフラグを立てます。
- リソースの枯渇: コンピューティング、LLM トークン、ネットワーク帯域幅の意図的な過剰消費や暴走を検出します。
Agent Anomaly Detection を試すには、オプトインしてください
Agent Anomaly Detection を試すには、Agent Anomaly Detection アクセス リクエスト フォームに記入してください。
Agent Anomaly Detection を使用する
Agent Anomaly Detection の使用をすでにオプトインしている場合は、Agent Anomaly Detection で使用手順をご覧ください。